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Tópicos Avançados em Banco de Dados

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Apresentação em tema: "Tópicos Avançados em Banco de Dados"— Transcrição da apresentação:

1 Tópicos Avançados em Banco de Dados
Sistemas de Informação Prof. Me. Everton C. Tetila

2 Agenda 1. Apresentação 2. Objetivos 3. Conteúdo Programático
4. Metodologia 5. Critérios de Avaliação 6. Referências

3 Apresentação Disciplina: Tópicos Avançados em Banco de Dados
Carga Horária: 72 horas Professor: Me. Everton Castelão Tetila Cronograma: Aula 1 Aula 2 Aula 3 Aula 4 Aula 5 Aula 6 Aula 7 Aula 8 24/09 08/10 15/10 22/10 29/10 05/11 12/11 19/11 BI Data Warehouse ETL OLAP Dashboards Data mining Primeira avaliação EaD Aula 9 Aula 10 Aula 11 Aula 12 Aula 13 Aula 14 Aula 15 Aula 16 Aula 17 26/11 03/12 10/12 17/12 28/01 04/02 11/02 18/02 25/02 EaD Seminário Sub Exame

4 Objetivos Objetivos: Introduzir aos acadêmicos os conceitos necessários para a criação de estruturas metodológicas e tecnológicas, associadas a projetos de Business Intelligence (Inteligência Empresarial) em ambientes corporativos.

5 Conteúdo Programático
Inteligência Empresarial (Business Intelligence) Armazém de dados (Data Warehousing) Extração transformação e carga (ETL) Processamento Analítico Online (OLAP) Dashboards e Relatórios Mineração de dados (Data Mining) Plataforma Pentaho de Business Intelligence

6 Metodologia Metodologia:
A disciplina é organizada na forma de aulas teóricas em sala acompanhadas de atividades avaliativas para que os alunos apliquem os conhecimentos adquiridos. Serão utilizados os seguintes recursos: computadores com conexão à Internet, giz, apagador e projetor (datashow).

7 Metodologia Web: Página da disciplina
Disponível em:

8 Critérios de Avaliação
A avaliação da disciplina será realizada da seguinte maneira: P1: avaliação 1 – Prova individual sem consulta (valor 7,0); T1: Trabalhos – Resolução individual de exercícios para fixação do conteúdo (valor 3,0); N1 = P1+T1 – Nota parcial do primeiro trimestre; N2 = Elaboração e apresentação de artigos; A média de aproveitamento é determinada pela seguinte fórmula:  MA = (N1 + N2) /2 Obs: avaliação substitutiva – Prova individual sem consulta, opcional p/ substituir a menor nota (N1 ou N2); EF: exame final – Prova individual sem consulta. Será considerado aprovado na disciplina quando: MA ≥ 6,0 e frequência ≥ 75%, sendo MF = MA.

9 Referências Bibliografia Básica:
DATE, C. J. Introdução a Sistemas de Bancos de Dados. 8 ed. Rio de Janeiro: Elsevier, p. ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de Dados. 4ª ed., Addison Wesley, p. SHIMIZU, Tamio. Decisão nas organizações. 3ª ed. São Paulo: Atlas, p. KIMBALL, R. ROSS M. The data warehouse toolkit the complete guide to dimensional modeling. New York:John Wiley & Sons, 2ª ed., 2002. HAND, D; MANNILA, H; SMYTH, P. Principles of Data Mining. MIT Press, p. WITTEN, I. H.; FRANK, E. Data Mining practical machine learning tools and techniques. Amsterdam: Elsevier 3ª ed., p.

10 Referências Bibliografia Complementar:
UFBA. Universidade Federal da Bahia. Plataforma Pentaho de Business Intelligence: Manual de utilização Disponível em: <http://www.it4biz.com.br/cursos/pentaho/docscomunidade/ufba-/prof_coruja_ufba_Pentaho_3_5.pdf>. Acesso em: 06 nov


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